New Trends in Machine Translation using Large Language Models: Case Examples with ChatGPT

要約

タイトル：ChatGPTを用いた大規模言語モデルによる機械翻訳の新しいトレンド：ケーススタディ

要約：
– 深層学習、特にGPT-3やChatGPTなどの大規模言語モデル（LLMs）の登場により、機械翻訳（MT）は近年大きく進歩しています。
– LLMsを使用したMTには、新しい課題と機会があります。本論文では、LLMsを使用したスタイライズドMT、インタラクティブMT、翻訳メモリを使用したMTなどの興味深い方向性を提唱します。
– また、LLMsを使用した新しい評価パラダイムにもついて議論し、LLMsを使用したMTにおけるプライバシー上の懸念と、そのリスクを緩和する基本的なプライバシー保護方法についても考察します。
– 提案された方向性のポテンシャルを示すために、いくつかのケーススタディを紹介し、提案された方向性の実現可能性を示し、MTにおけるLLMsの研究の機会や課題についても強調します。

要約(オリジナル)

Machine Translation (MT) has made significant progress in recent years using deep learning, especially after the emergence of large language models (LLMs) such as GPT-3 and ChatGPT. This brings new challenges and opportunities for MT using LLMs. In this paper, we brainstorm some interesting directions for MT using LLMs, including stylized MT, interactive MT, and Translation Memory-based MT, as well as a new evaluation paradigm using LLMs. We also discuss the privacy concerns in MT using LLMs and a basic privacy-preserving method to mitigate such risks. To illustrate the potential of our proposed directions, we present several examples for the new directions mentioned above, demonstrating the feasibility of the proposed directions and highlight the opportunities and challenges for future research in MT using LLMs.

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